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    数据挖掘需要掌握高深的分析技能,高深的算法,需要掌握程序开发,这样,就能把数据挖掘工作做好,实际上不是这样的。着魔于高深的算法和程序开发,只能让你走火入魔。在工作中,最好的数据挖掘工程师是一定是最熟悉和理解业务的人。

    2、数据挖掘与数据分析的区别

    数据分析与数据挖掘的界定非常的模糊。但有一点可以确定,数据分析输出的是统计结果,比如总计,平均值等,数据挖掘输出的是模型或规则,工作中,仅此一点区别,而已。

    (二)通过经典案例来学习数据挖掘,以达到触类旁通

    对于数据挖掘的学习心得,jacky认为学习数据挖掘一定要结合业务背景、案例背景来学习,这样才是以解决问题为导向的学习方法。那么,大体上,数据挖掘经典案例有以下几种:

    1、预测未来一段时间用户是否会流失

    2、某个促销活动用户是否会响应参加

    3、评估用户信用度是好还是差

    4、细分现有的目标市场

    5、对现有客户群进行群体细分

    6、提升商品销售及交叉销售

    7、一群用户购买了很多商品之后,哪些商品同时购买的几率比较高

    8、预测未来的销量

    9、天气预报中预测明天的气温是怎样的

    10、国家的年底规划中,预测明年的GDP增长率是怎样的

    数据挖掘要做的就是把上述类似的商业问题转化为数据挖掘问题

    那么,问题来了,我们该如何把上述的商业问题转化为数据挖掘问题呢?我们可以对数据挖掘问题进行细分,分为四类问题:分类问题、聚类问题、关联问题、预测问题;

    1、分类问题

    用户流失预测、促销活动响应,评估用户度都属于数据挖掘的分类问题,我们需要掌握分类的特点,知道什么是有监督学习,掌握常见的分类方法:决策树、贝叶斯、KNN、支持向量机、神经网络和逻辑回归等;

    2、聚类问题

    细分市场,细分客户群体都属于数据挖掘的聚类问题,我们要掌握聚类特点,知道无监督学习的概念,了解常见的聚类算法,例如划分聚类、层次聚类、密度聚类、网格聚类、基于模型聚类等。

    3、关联问题

    交叉销售问题等属于关联问题,关联分析也叫购物篮分析,我们要掌握常见的关联分析算法:Aprior算法、Carma算法,序列算法等

    4、预测问题

    我们要掌握简单线性回归分析、多重线性回归分析、时间序列等

    (三)用何种工具实操数据挖掘

    能实现数据挖掘的工具和途径实在是太多了,SPSS、SAS、Python、R等等都可以,但是我们需要掌握哪个或者说我们要掌握哪几个,才算学会了数据挖掘呢?这需要看我们所处的层次和我们想要进阶的路径是怎样的。

    1、达到理解入门层次

    了解统计学和数据库即可

    2、达到初级职场应用层次

    数据库+统计学+SPSS(也可以是SPSS代替软件)

    3、达到中级职场应用层次

    SAS或R

    4、达到数据挖掘师层次

    SAS或R+Python(或其他编程语言)

    (四)如何利用Python学习数据挖掘

    只要能解决实际问题,用什么工具来学习数据挖掘都是无所谓的,这里jacky首推Python。那么,我们该如何利用Python来学习数据挖掘呢?我们需要掌握Python中的哪些知识呢?

    1、Pandas库的操作

    Panda是数据分析特别重要的一个库,我们要掌握以下三点:

    1)pandas 分组计算;

    2)pandas 索引与多重索引;

    索引比较难,但是却是非常重要的

    3)pandas 多表操作与数据透视表

    2、numpy数值计算

    numpy数据计算主要的应用是在数据挖掘,对于以后的机器学习,深度学习,这也是一个必须掌握的库,我们要掌握以下内容:

    1)Numpy array理解;

    2)数组索引操作;

    3)数组计算;

    4)Broadcasting(线性代数里面的知识)

    3、数据可视化-matplotlib与seaborn

    1)Matplotib语法

    python最基本的可视化工具就是matplotlib。我们咋一看Matplotlib与matlib有点像,我们要搞清楚二者的关系是什么,这样我们学习起来才会比较轻松。

    2)seaborn的使用

    seaborn是一个非常漂亮的可视化工具。

    3)pandas绘图功能

    我们说过pandas是做数据分析的,但它也提供了一些绘图的API。

    4、数据挖掘入门

    这部分是最难也是最有意思的一部分,要掌握以下几个部分:

    1)机器学习的定义

    在这里跟数据挖掘先不做区别

    2)代价函数的定义

    3)Train/Test/Validate

    4) Overfitting的定义与避免方法

    5、数据挖掘算法

    数据挖掘发展到现在,算法已经非常多了,下面只需掌握最简单的,最核心的,最常用的算法;

    1)最小二乘算法;

    2)梯度下降;

    3)向量化;

    4)极大似然估计;

    5)Logistic Regression

    6) Decision Tree

    7) RandomForesr

    8) XGBoost

    6、数据挖掘实战

    通过机器学习里面最著名的库scikit-learn来进行模型的理解。

    以上,就是jacky为大家厘清的数据挖掘学习逻辑。可是,这还仅仅是开始,在通往数据挖掘师与数据科学家的道路上,我们还要学习文本处理与自然语言的知识、Linux与Spark的知识、深度学习的知识等等,我们要保持持续的兴趣来学习数据挖掘。
      人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱,在此为你推荐几篇优质好文:
    数据统计分析和数据挖掘有何区别?
    http://www.duozhishidai.com/article-11047-1.html
    数据挖掘的聚类算法和优势
    http://www.duozhishidai.com/article-12942-1.html
    如何通过自学,成为数据挖掘“高手”?
    http://www.duozhishidai.com/article-9796-1.html


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  • 数据挖掘(DataMining)是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。 数据挖掘对象 根据信息存储格式,用于挖掘的对象有关系数据库...

    数据挖掘(DataMining)是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

    数据挖掘对象

    根据信息存储格式,用于挖掘的对象有关系数据库、面向对象数据库、数据仓库、文本数据源、多媒体数据库、空间数据库、时态数据库、异质数据库以及Internet等。

    数据挖掘流程

    定义问题:清晰地定义出业务问题,确定数据挖掘的目的。

    数据准备:数据准备包括:选择数据–在大型数据库和数据仓库目标中提取数据挖掘的目标数据集;数据预处理–进行数据再加工,包括检查数据的完整性及数据的一致性、去噪声,填补丢失的域,删除无效数据等。

    数据挖掘:根据数据功能的类型和和数据的特点选择相应的算法,在净化和转换过的数据集上进行数据挖掘。

    结果分析:对数据挖掘的结果进行解释和评价,转换成为能够最终被用户理解的知识。

    数据挖掘分类

    直接数据挖掘:目标是利用可用的数据建立一个模型,这个模型对剩余的数据,对一个特定的变量(可以理解成数据库中表的属性,即列)进行描述。

    间接数据挖掘:目标中没有选出某一具体的变量,用模型进行描述;而是在所有的变量中建立起某种关系。

    数据挖掘的方法

    神经网络方法

    神经网络由于本身良好的鲁棒性、自组织自适应性、并行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合解决数据挖掘的问题,因此近年来越来越受到人们的关注。

    遗传算法

    遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索算法,是一种仿生全局优化方法。遗传算法具有的隐含并行性、易于和其它模型结合等性质使得它在数据挖掘中被加以应用。

    决策树方法

    决策树是一种常用于预测模型的算法,它通过将大量数据有目的分类,从中找到一些有价值的,潜在的信息。它的主要优点是描述简单,分类速度快,特别适合大规模的数据处理。

    粗集方法

    粗集理论是一种研究不精确、不确定知识的数学工具。粗集方法有几个优点:不需要给出额外信息;简化输入信息的表达空间;算法简单,易于操作。粗集处理的对象是类似二维关系表的信息表。

    覆盖正例排斥反例方法

    它是利用覆盖所有正例、排斥所有反例的思想来寻找规则。首先在正例集合中任选一个种子,到反例集合中逐个比较。与字段取值构成的选择子相容则舍去,相反则保留。按此思想循环所有正例种子,将得到正例的规则(选择子的合取式)。

    统计分析方法

    在数据库字段项之间存在两种关系:函数关系和相关关系,对它们的分析可采用统计学方法,即利用统计学原理对数据库中的信息进行分析。可进行常用统计、回归分析、相关分析、差异分析等。

    模糊集方法

    即利用模糊集合理论对实际问题进行模糊评判、模糊决策、模糊模式识别和模糊聚类分析。系统的复杂性越高,模糊性越强,一般模糊集合理论是用隶属度来刻画模糊事物的亦此亦彼性的。

    数据挖掘任务

    关联分析

    两个或两个以上变量的取值之间存在某种规律性,就称为关联。数据关联是数据库中存在的一类重要的、可被发现的知识。关联分为简单关联、时序关联和因果关联。关联分析的目的是找出数据库中隐藏的关联网。一般用支持度和可信度两个阀值来度量关联规则的相关性,还不断引入兴趣度、相关性等参数,使得所挖掘的规则更符合需求。

    聚类分析

    聚类是把数据按照相似性归纳成若干类别,同一类中的数据彼此相似,不同类中的数据相异。聚类分析可以建立宏观的概念,发现数据的分布模式,以及可能的数据属性之间的相互关系。

    分类

    分类就是找出一个类别的概念描述,它代表了这类数据的整体信息,即该类的内涵描述,并用这种描述来构造模型,一般用规则或决策树模式表示。分类是利用训练数据集通过一定的算法而求得分类规则。分类可被用于规则描述和预测。

    预测

    预测是利用历史数据找出变化规律,建立模型,并由此模型对未来数据的种类及特征进行预测。预测关心的是精度和不确定性,通常用预测方差来度量。

    时序模式

    时序模式是指通过时间序列搜索出的重复发生概率较高的模式。与回归一样,它也是用己知的数据预测未来的值,但这些数据的区别是变量所处时间的不同。

    偏差分析

    在偏差中包括很多有用的知识,数据库中的数据存在很多异常情况,发现数据库中数据存在的异常情况是非常重要的。偏差检验的基本方法就是寻找观察结果与参照之间的差别。
      人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视,均为前沿产业,多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱,在此为你推荐几篇优质好文:
    数据统计分析和数据挖掘有何区别?
    http://www.duozhishidai.com/article-11047-1.html
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    http://www.duozhishidai.com/article-12942-1.html
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    http://www.duozhishidai.com/article-9796-1.html
    数据分析与数据挖掘的区别和联系?
    http://www.duozhishidai.com/article-9800-1.html
    构建一个数据挖掘模型,主要分为哪几步?
    http://www.duozhishidai.com/article-9719-1.html


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  • 大家觉得不错的话,可以给博客点个赞 数据挖掘之关联分析-数据集 关联分析是从大量数据中发现项集之间有趣的关联和相关联系,而关联分析的最终目标就是要找出强关联规则。
  • 基于目标跟踪的数据挖掘研究.pdf
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  • 一种基于数据挖掘目标行为规律分析算法.pdf
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    2019-05-23 19:12:43
    本资源为ppt,主要讲了数据预处理,数据分类,聚类分析,离群点...数据挖掘通常与计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标
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    数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘本质上像是机器学习和人工智能的基础,它的主要目的是从各种各样的数据来源中,提取出超集的信息,然后将这些信息合并让你发现你从来没有想到过的模式和内在关系。这就意味着,数据挖掘不是一种用来证明假说的方法,而是用来构建各种各样的假说的方法。数据挖掘不能告诉你这些问题的答案,他只能告诉你,A和B可能存在相关关系,但是它无法告诉你A和B存在什么相关关系。机器学习是从假设空间H中寻找假设函数g近似目标函数f。数据挖掘是从大量的数据中寻找数据相互之间的特性。

    数据挖掘是基于数据库系统的数据发现过程,立足与数据分析技术之上,提供给为高端和高级的规律趋势发现以及预测功能;同时数据量将变得更为庞大,依赖于模式识别等计算机前沿的技术;其还有另外一个名称为商业智能(BI,BusinessIntelligence),依托于超大型数据库以及数据仓库、数据集市等数据库技术来完成。

    主要挖掘方法有:分类、估计、预测、相关性分组或关联规则、聚类、复杂数据类型挖掘(Text,Web,图形图像,视频,音频等)等技术。

    机器学习为数据挖掘提供了理论方法,而数据挖掘技术是机器学习技术的一个实际应用。逐步开发和应用了若干新的分析方法逐步演变而来形成的;这两个领域彼此之间交叉渗透,彼此都会利用对方发展起来的技术方法来实现业务目标,数据挖掘的概念更广,机器学习只是数据挖掘领域中的一个新兴分支与细分领域,只不过基于大数据技术让其逐渐成为了当下显学和主流。
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  • Web抓取,Web采集,Web挖掘,数据分析,数据挖掘等。有些词在某些时候可以互换,这使得理解起来更加困难。在竞争激烈的营销行业,深刻全面理解这些术语将有益于业务提升。 什么是数据采集? 数据采集意味着从...

     

    照片由   Pixabay 提供于 Pexels 

     

    自从“大数据”一词走红以来,与数据相关的一切都如雨后春笋般涌现。 Web抓取,  Web采集,  Web挖掘,  数据分析,  数据挖掘 等。有些词在某些时候可以互换,这使得理解起来更加困难。在竞争激烈的营销行业,深刻全面理解这些术语将有益于业务提升。

     

    什么是数据采集

    数据采集意味着从在线资源中获取数据和信息。它通常可以与Web抓取Web爬取数据提取互换。采集是一个农业术语:从田地中采集成熟的农作物,具有采集和搬迁行为。数据采集是从目标网站提取有价值的数据,并将其以结构化格式放入数据库的过程。 

    要进行数据采集,需要有一个自动搜寻器来解析目标网站,捕获有价值的信息,提取数据并最终导出为结构化格式以进行进一步分析。因此,数据采集不涉及算法,机器学习或统计。相反,它依靠诸如Python,R,Java之类的计算机程序来起作用。

    有许多数据提取工具和服务提供商提供数据采集工具和服务。Octoparse是一款好用的Web抓取工具。无论您是初学者还是经验丰富的程序员,Octoparse都是采集网页数据的最佳选择。 

     

    什么是数据挖掘?

    数据挖掘通常被误解为获取数据的过程。尽管两者都涉及提取和获取的行为,但采集集数据和挖掘数据之间还是存在实质性差异。数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化等技术,高度自动化地分析企业的数据,作出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式,帮助决策者调整市场策略,减少风险,作出正确的决策。

    著名的Cambridge Analytica丑闻,他们收集了超过6,000万个Facebook用户信息并分析,圈出了“不确定投票意向的人”。然后,Cambridge Analytica采用“ 心理定向 ”策略,用煽动性信息重点轰炸这些人,以改变他们的选票。它是数据挖掘的典型但有害的应用。数据挖掘发现他们是谁,他们做什么,从而辅助做出正确决策,实现目标。

     

     照片由  Pixabay 提供于 Pexels

     

    数据挖掘有以下几个关键点

     

    1、分类。

    从数据集中提取描述数据类的一个函数或模型(也常称为分类器),并把数据集中的每个对象归结到某个已知的对象类中,进而预测未来数据的归类。

    分类目前在商业中应用十分广泛,例如银行的信用卡信用评分模型。利用数据挖掘技术,可以建立信用卡申请者的信用评分模型,有效评估信用卡申请人信用,降低坏账风险,保证信用卡业务利润。数据挖掘是怎么做的呢?搜集大量的客户背景、行为和信用的数据,计算年龄、收入、职业、教育水平等不同属性对信用的影响权重,从而建立科学的、评估客户信用的数学模型。基于这样的模型,银行可以有效甄别“好客户”和“坏客户”。也就是说,从你递交信用卡申请的那一刻起,银行就能做出决策:是否发卡,发多少额度等。

     

    2、聚类

    与分类技术不同。在机器学习中,聚类是一种无指导学习。也就是说,聚类是在预先不知道欲划分类的情况下,根据信息相似度原则进行信息聚类的一种方法。

    例如,亚马逊根据每个商品的描述,标签,功能将相似的产品分组在一起,以使客户更容易识别。

     

    3、回归

    回归用于对数值型的、连续变量进行预测和建模。

    例如,预测明天的气温是多少度,这是一个回归任务;预测明天是阴、晴还是雨,就是一个分类任务。回归在商业中的应用主包括房价预测、股票走势或测试成绩等。

     

    4、异常检测

    检测异常行为的过程,也称为异常值。常见的原因是:数据来源于不同的类、自然变异、数据测量或收集误差等。

    银行采用这种方法来检测不属于您正常交易活动的异常交易。 

     

    5、联想学习

    联想学习回答了“一个功能的价值与另一个功能的价值如何相关”的问题。

    例如,在杂货店中,购买苏打水的人更有可能一起购买品客薯片。 市场篮子分析是关联规则的流行应用。它可以帮助零售商确定消费产品的关系。 

     

    可以说,数据挖掘是大数据的核心。数据挖掘的过程也被认为是“从数据发现知识(KDD)”。它阐明了数据科学的概念,有助于研究和知识发现。数据挖掘可以高度自动化地分析互联网上的各类数据,作出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式,帮助决策者调整市场策略,减少风险,作出正确的决策。

     

     


     

    资源:

    https://www.tutorialspoint.com/data_mining/dm_classification_prediction

    https://www.tutorialspoint.com/data_mining/dm_cluster_analysis

    https://towardsdatascience.com/a-gentle-introduction-on-market-basket-analysis-association-rules-fa4b986a40ce

     

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  • 数据挖掘技术

    2015-10-22 10:23:55
    数据挖掘(英语:Data mining),又译为资料探勘、数据采矿。...数据挖掘通常与计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标
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